Google DeepMind hat am 21. April zwei neue Versionen seines autonomen Recherche-Agenten vorgestellt. Deep Research Max basiert auf Gemini 3.1 Pro und soll komplexe Recherchen über Stunden hinweg selbstständig durchführen, über das offene Web und erstmals auch über firmeneigene Datenquellen gleichzeitig.
Die wichtigste Neuerung ist die Anbindung über das Model Context Protocol (MCP). Damit lässt sich der Agent an beliebige externe Datenquellen koppeln, von Finanzdatenfeeds bis zu internen Dokumentenarchiven. Bisher konnte Deep Research nur im offenen Web suchen. Jetzt verschmilzt es öffentliche und proprietäre Informationen in einem einzigen Recherche-Durchlauf. Dazu kommen native Visualisierungen: Der Agent erzeugt Diagramme und Infografiken direkt im Bericht, statt nur Text zu liefern. Nutzer können den Rechercheplan vor der Ausführung prüfen und anpassen, was die Steuerbarkeit deutlich verbessert.
Auf dem DeepSearchQA-Benchmark erreicht die Max-Variante 93,3 Prozent, im Dezember waren es noch 66,1 Prozent. Auf Humanity’s Last Exam kommt sie auf 54,6 Prozent. Google positioniert die beiden Varianten bewusst unterschiedlich: Deep Research ist auf Geschwindigkeit optimiert und eignet sich für Echtzeitanfragen. Deep Research Max nutzt zusätzliche Rechenzeit für Gründlichkeit und läuft als Hintergrundprozess, der über Nacht arbeiten und morgens einen fertigen Bericht liefern kann. Beide sind als Public Preview über die kostenpflichtigen Stufen der Gemini API verfügbar. In der Praxis wird sich zeigen, ob die MCP-Anbindung den Agenten tatsächlich vom Webrechercheur zum universellen KI-Agenten macht. Der Ansatz ist jedenfalls konsequent.
Quellen
- Google Blog: Deep Research Max (Primärquelle)
- The Decoder: Google launches Deep Research and Deep Research Max
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